MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2234349414 · doi:10.1007/s10295-015-1652-3

Batch production of coenzyme Q10 by recombinant <i>Escherichia coli</i> containing the decaprenyl diphosphate synthase gene from <i>Sphingomonas baekryungensis</i>

2015· article· en· W2234349414 sur OpenAlexfundno aff
Irene Martínez, Claudia Méndez, Julio Berríos, Claudia Altamirano, Alvaro Díaz‐Barrera

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCoenzyme Q10 studies and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésCoenzyme Q10Escherichia coliRecombinant DNASphingomonasStrain (injury)Food scienceBiochemistryBioreactorBiosynthesisChemistryATP synthaseBiologyMicrobiologyEnzymeGeneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coenzyme Q10 (CoQ10) is an important antioxidant used in medicine, dietary supplements, and cosmetic applications. In the present work, the production of CoQ10 using a recombinant Escherichia coli strain containing the decaprenyl diphosphate synthase from Sphingomonas baekryungensis was investigated, wherein the effects of culture medium, temperature, and agitation rate on the production process were assessed. It was found that Luria-Bertani (LB) medium was superior to M9 with glucose medium. Higher temperature (37 °C) and higher agitation rate (900 rpm) improved the specific CoQ10 content significantly in LB medium; on the contrary, the use of M9 medium with glucose showed similar values. Specifically, in LB medium, an increase from 300 to 900 rpm in the agitation rate resulted in increases of 55 and 197 % in the specific CoQ10 content and COQ10 productivity, respectively. Therefore, the results obtained in the present work are a valuable contribution for the optimization of CoQ10 production processes using recombinant E. coli strains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Industrial Microbiology & BiotechnologyMême sujetCoenzyme Q10 studies and effectsTravaux en français237 207